基于 Cox 回归和决策树模型剖析中国德宏州美沙酮维持治疗（MMT）项目中断因素及其意义

《BMC Health Services Research》：An analysis of factors influencing dropout in methadone maintenance treatment program in Dehong Prefecture of China based on Cox regression and decision tree modelling

为解决美沙酮维持治疗（MMT）患者高中断率问题，研究人员开展德宏州 MMT 项目中断因素分析研究。通过 18 年数据，运用 Cox 回归和决策树模型，发现多因素影响中断率。研究为制定干预策略提供依据，助力提高 MMT 留存率。

　　在毒品问题严峻的当下，美沙酮维持治疗（Methadone Maintenance Treatment，MMT）成为对抗阿片类药物依赖、遏制 HIV 传播的有力武器。然而，高中断率却成了 MMT 推广路上的 “拦路虎”。全球范围内，MMT 留存率参差不齐，高收入国家相对乐观，而中低收入国家却饱受高中断率困扰。在我国，不同地区 MMT 中断率差异明显，西部如云南、广西等地，因毒品泛滥和流动人口多等因素，中断率居高不下。就拿德宏州来说，作为我国 HIV 重灾区，自 1989 年发现首例 HIV 感染者后，毒品问题与 HIV 传播相互交织，形势极为严峻。2005 年引入 MMT 项目，本期望能缓解危机，可高中断率依旧是亟待攻克的难题。过往研究虽找出一些影响因素，但仍存在诸多空白，缺乏长期纵向分析、忽视因素间交互作用、对地区特定因素挖掘不足等问题，严重阻碍了 MMT 项目的有效推进 。在这样的背景下，德宏傣族景颇族自治州疾病预防控制中心与中国疾病预防控制中心的研究人员携手，开展了一项意义重大的研究，其成果发表在《BMC Health Services Research》杂志上 。

研究人员开展了一项回顾性队列研究，数据来源于中国 HIV/AIDS 综合防治信息管理系统（CRIMS）。研究对象为 2005 年 6 月 1 日至 2023 年 12 月 31 日期间在德宏州接受 MMT 治疗且完成基线调查的患者。研究变量涵盖人口统计学特征、治疗相关因素、行为和心理社会变量。运用 Cox 比例风险回归和决策树建模两种方法，Cox 回归用于量化各因素对中断风险的影响，决策树模型则聚焦于捕捉风险因素间的交互作用 。

研究结果

1. MMT 患者数量变化趋势：2005 - 2023 年，德宏州 MMT 活跃患者总数先升后降，2013 年达到峰值 2679 人，之后逐年减少，到 2023 年降至 853 人。平均每个诊所的患者数量也经历了类似的变化，2007 年达到峰值 237 人，随后逐年下降至 2023 年的 25 人。
2. 不同特征患者中断情况比较：研究共纳入 9435 名参与者，2005 - 2023 年累计中断率高达 89.6%（8458/9435），每 100 人 - 年的中断发生率为 34.75 人。通过χ2检验发现，男性、年龄小于 35 岁、汉族、农民或失业、单身或离异 / 丧偶、低教育水平、尿检测阳性、家庭关系差、治疗时长≤12 个月、日均剂量≤60ml 的患者中断率较高。
3. MMT 项目中断风险因素分析
   • Cox 比例风险回归分析：结果显示，职业为农民（HR=1.52，95% CI：1.41 - 1.62）或其他职业（HR=1.50，95% CI：1.36 - 1.64）、尿检测阳性（HR=2.47，95% CI：2.35 - 2.59）的患者中断风险更高；而结婚（HR=0.81，95% CI：0.76 - 0.85）、中学及以上教育水平（HR=0.94，95% CI：0.89 - 0.99）、家庭关系良好（HR=0.30，95% CI：0.28 - 0.33）或一般（HR=0.35，95% CI：0.32 - 0.38）、日均剂量＞60ml（HR=0.60，95% CI：0.57 - 0.64）、入组年龄＞35 岁（HR=0.86，95% CI：0.82 - 0.90）的患者中断风险较低。
   • 决策树建模分析：构建以中断状态为因变量的决策树模型，纳入治疗时长、最近尿检测结果、家庭关系、教育水平、日均剂量 5 个变量。模型显示，治疗时长≤12 个月的患者中断概率较高；治疗时长＞12 个月的患者中，尿检测阳性会进一步增加中断可能性；若尿检测阴性，家庭关系一般或差、小学及以下教育水平、日均剂量≤60ml 的患者中断风险增加。
4. 模型比较：绘制受试者工作特征（ROC）曲线比较 Cox 回归模型和决策树模型的预测性能，决策树模型的曲线下面积（AUC）为 0.84（95% CI：0.83 - 0.85），敏感性为 67.31%，特异性为 97.03%；Cox 回归模型的 AUC 为 0.77（95% CI：0.77 - 0.78），敏感性为 63.10%，特异性为 81.13%。决策树模型在预测 MMT 患者中断方面表现更优。

研究结论与讨论

研究表明，德宏州 MMT 项目中断率较高，这一现象受多种因素影响。Cox 模型识别出低美沙酮剂量、尿检测阳性、家庭关系差、农民职业、年龄小等是重要预测因素；决策树模型则突出治疗时长的关键作用，发现治疗早期（≤12 个月）且尿检测阳性的患者中断风险极高。这不仅证实了传统风险因素的影响，还揭示了因素间的复杂交互作用。尿检测阳性反映出患者持续吸毒、对 MMT 依从性差，应作为早期预警信号，加强行为咨询和应急管理等干预措施。低美沙酮剂量显著增加中断风险，强调了个体化剂量调整的必要性。教育水平与 MMT 留存率呈正相关，虽高教育水平有助于提高患者对治疗的认知，但在资源有限地区，还需强大的社会支持系统保障治疗依从性。家庭关系对 MMT 留存率影响重大，良好的家庭支持能显著提高患者留存率。此外，年龄大于 35 岁的患者中断率较低，而农民因工作特点中断风险较高 。本研究整合 Cox 回归和决策树模型，充分发挥两者优势。Cox 回归从群体层面量化各因素影响，决策树模型则捕捉因素间的层次关系和复杂交互作用，精准识别高风险亚组。这为制定干预策略提供了双重依据，一方面基于 Cox 回归结果优化剂量、促进家庭参与等，提高整体留存率；另一方面依据决策树模型对高风险早期患者进行强化监测，实施精准干预。不过，该研究也存在一定局限性，研究对象局限于德宏州，可能影响结果的普适性；部分潜在影响因素，如经济状况、交通便利性、心理健康等未深入探究，且未考虑中断后重新接受治疗的患者情况。未来研究应扩大样本范围，纳入更多地区和变量，深入剖析 MMT 中断的复杂机制。总体而言，本研究为理解 MMT 中断因素提供了全面视角，为改善 MMT 留存率、优化治疗策略指明了方向，对推动毒品依赖治疗和 HIV 防控工作具有重要的理论和实践意义 。